Niantic створює систему візуальної локалізації на основі 30 мільярдів знімків міських об’єктів Pokémon Go, досягаючи точності до сантиметрів, і тестує її разом із 1 000 доставляючих роботів.
Популярна глобальна гра доповненої реальності «Покемон Го» розроблена компанією Niantic, підрозділ штучного інтелекту Niantic Spatial, використовує мільярди фотографій міських локацій, зроблених гравцями, для створення системи «візуальної локалізації» та AI-моделі світу, що розуміє реальний світ. Технологія дозволяє точно визначати місцезнаходження у міському середовищі з нестабільним GPS-сигналом і вже тестується разом із доставляючими роботами, відкриваючи нові можливості для навігації роботів і AI у реальності.
Знімки гравців Pokémon Go стають тренувальними даними для AI, а міські фотографії — основою для побудови моделі світу
З моменту запуску у 2016 році «Покемон Го» швидко став популярною грою у всьому світі, де гравці за допомогою смартфонів ловлять покемонів у реальному світі. Ця відома гра AR, розроблена Niantic, залишається популярною з понад 100 мільйонами активних гравців щороку.
Проте, під час гри гравці постійно спрямовують камеру на міські будівлі та пам’ятки, що випадково накопичує велику кількість зображень.
Компанія Niantic Spatial, підрозділ штучного інтелекту Niantic, повідомила, що зібрала та систематизувала близько 30 мільярдів фотографій з усього світу з геолокацією та даними зйомки, включаючи напрямок камери, швидкість руху та кут зйомки. Ці дані використовуються для тренування AI, щоб створити «модель світу», яка розуміє реальний простір.
Візуальна система локалізації проти GPS: AI визначає точне місцезнаходження за зображеннями будівель
За повідомленням NewsForce, нова технологія від Niantic Spatial — це система візуальної локалізації (Visual Positioning System, VPS). Ця AI-модель аналізує фотографії будівель або пам’яток і визначає місцезнаходження користувача з точністю до сантиметрів.
Компанія заявила, що база даних вже охоплює понад мільйон локацій по всьому світу. На кожній локації зібрано тисячі знімків у різний час, під різними кутами та за різних погодних умов. AI порівнює ці зображення, щоб визначити місце і напрямок огляду, отримуючи досить точне позиціонування.
Технічний директор Niantic Spatial Браян Маккліндон зазначив, що це відрізняється від традиційного GPS, яке залежить від супутникових сигналів, тоді як VPS «бачить» навколишній світ:
У густонаселених міських районах GPS часто дає похибки, що можуть сягати десятків метрів або навіть спричиняти неправильний напрямок.
Ці похибки не критичні для звичайних користувачів, але для роботів, що потребують точного навігації, вони можуть створювати серйозні проблеми. Тому технології локалізації за допомогою зображень — це важливий напрямок для робототехніки.
Від ігрових «пограбувань» до доставки: доставляючі роботи починають використовувати технології Niantic
Зараз Niantic Spatial співпрацює з компанією Coco Robotics для тестування системи. У США та Європі вони розгорнули близько 1 000 доставляючих роботів, які займаються доставкою їжі та товарів. Ці роботи мають розмір невеликого валізи і можуть перевозити до 8 великих піц або 4 пакети продуктів.
Компанія повідомила, що вже виконала понад 500 000 доставок, але іноді через похибки GPS робот не може точно зупинитися біля ресторану або клієнта:
Завдяки візуальній системі локалізації від Niantic, роботи можуть аналізувати навколишнє середовище за допомогою чотирьох камер, щоб точніше визначити своє місцезнаходження і напрямок руху, підвищуючи надійність доставки.
Наступає ера роботів: Niantic прагне створити «живу карту»
Генеральний директор Niantic Spatial Джон Ханке зазначив, що спочатку технологія візуальної локалізації розроблялася для підтримки AR-окулярів і доповненої реальності, але з розвитком робототехніки компанія почала спрямовувати її на навігацію роботів.
Він повідомив, що компанія створює систему під назвою «Жива карта» (Living Map), яка є високоточним і постійно оновлюваним цифровим моделлю світу, що відображає зміни у реальності.
У майбутньому доставляючі роботи, розумні пристрої та навіть AR-гарнітури зможуть постійно передавати дані про навколишнє середовище, роблячи цифровий світ все ближчим до реального.
AI має розуміти реальний світ: «Модель світу» — новий технологічний фокус
Останнім часом у дослідженнях AI зростає увага до концепції «моделі світу». Хоча великі мовні моделі (LLM) добре справляються з обробкою тексту та знань, у розумінні фізичного простору і реального середовища вони мають обмеження.
Завдяки поєднанню карт, зображень і даних про навколишнє середовище, модель світу намагається навчити AI розуміти об’єкти, просторові відносини та зміни у середовищі. Компанії, такі як Google DeepMind, розробляють моделі для створення віртуальних світів для тренування AI-агентів.
Niantic Spatial застосовує інший підхід, використовуючи великі обсяги реальних зображень для поступового відтворення цифрової моделі реального світу. З накопиченням даних ця система може стати важливою інфраструктурою для майбутнього розуміння реальності роботами і AI.
- Статтю надано з дозволу: «Лінь Цзінь»
- Оригінальна назва: «Покемон гравці тренують компанію на 30 мільярдів фото для створення «AI-моделі світу», допомагаючи індустрії доставки»
- Автор оригіналу: Crumax
Застереження: Інформація на цій сторінці може походити від третіх осіб і не відображає погляди або думки Gate. Вміст, що відображається на цій сторінці, є лише довідковим і не є фінансовою, інвестиційною або юридичною порадою. Gate не гарантує точність або повноту інформації і не несе відповідальності за будь-які збитки, що виникли в результаті використання цієї інформації. Інвестиції у віртуальні активи пов'язані з високим ризиком і піддаються значній ціновій волатильності. Ви можете втратити весь вкладений капітал. Будь ласка, повністю усвідомлюйте відповідні ризики та приймайте обережні рішення, виходячи з вашого фінансового становища та толерантності до ризику. Для отримання детальної інформації, будь ласка, зверніться до
Застереження.
